如果数据有一点点就不错了，那么数据是海量的话就一定棒极了，对不对？这就好比说， 如果一个炎日夏日里的微风让你感觉凉爽，那么你会为一阵一阵的凉风感到欣喜若狂。以下为译文：
随着互联网的普及化以及物联网的快速发展，人们产生的数据也越来越多。早几年前，马云就突出了当前是“DT”时代的说法。但数据的多并不代表着就是好事，只有被利用起来的数据才是好事。有人将数据称为是“新石油”，这个比喻是非常恰当的。因为石油本身没有任何价值，它必须被提炼成汽油或塑料才有价值。同样地，我们都被大量的数据淹没了，但为了获得真正的价值，这些数据必须被提炼成商业见解。
如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。
一个数据驱动的企业会以一种及时的方式获取、处理和使用数据来创造效益，不断迭代并开发新产品，以及在数据中探索。但是企业往往会在实现数据驱动的过程中遭遇一些陷阱和困难，本文将为我们一一列举。
在第一期的《指南》中提到了数据开放的介绍、数据开放的定义、启动数据开放项目的步骤中第一部分凝聚一个团队，本期今天我们来继续讲其余的五个部分。
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